讨论：模型越强越不易被 RL 带偏，或因预训练先验尺度不变
1a3orn · x · 2026-09-11
用户 1a3orn 参与讨论时提出一个推测：人们对 RL 的直觉之所以混乱，是因为「预训练先验内的邻近性」（如涌现性失准、基础 SFT 对齐）对任何 LLM 都是尺度不变的，因为它本质上是关于预训练数据的事实。被回复者 voooooogel 则提到，在 RL 过程大致固定的情况下，能力更强的模型似乎受损更轻（如较新的 Opus 对比 Fable 5），因为如果能一次性直解问题，就不必去揣摩评分器。
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